SPARK跟hive的区别

Spark和Hive是两个在大数据处理领域广泛使用的工具，它们有以下几个主要区别：

1. 数据处理引擎：Spark是一个通用的分布式计算引擎，可以进行批处理、流处理和机器学习等多种任务。而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，使用类似于SQL的HiveQL查询语言，主要用于数据的存储、管理和查询。

2. 执行速度：由于Spark使用内存计算和基于RDD（弹性分布式数据集）的计算模型，相比于Hive的基于磁盘的MapReduce计算模型，Spark具有更高的计算性能和更低的延迟。

3. 查询优化：Hive使用基于优化器的查询执行引擎，可以将查询转换为基于MapReduce的任务执行。而Spark使用了更高级别的优化器，可以通过内存计算和任务调度来提高查询性能。

4. 数据交互性：Spark提供了丰富的API和交互式Shell，使得数据处理更加灵活和互动。而Hive主要是通过HiveQL语言进行交互，相对来说交互性较弱。

5. 生态系统：Spark拥有庞大的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等模块，可以进行全面的数据处理和分析。而Hive在生态系统方面相对较弱，主要用于数据仓库和查询。

综上所述，Spark更适合于需要快速处理和分析大规模数据的场景，而Hive更适合于数据仓库和批量查询的场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择使用哪个工具或者将二者结合起来使用。

相关问题

Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别

Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是Hive和Spark两个大数据技术整合的方式，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。

1. Hive on Spark：是指在Hive中使用Spark作为计算引擎来执行Hive的SQL查询。在这种模式下，Hive仍然是查询的入口，用户可以使用Hive的SQL语言来查询数据，但是实际的计算任务是由Spark来执行的。Hive on Spark 可以提供更好的性能和可扩展性，因为Spark的计算引擎可以利用内存来加速查询，而且可以在多个节点上并行执行任务。

2. Spark on Hive：是指在Spark中使用Hive作为元数据存储和查询引擎。在这种模式下，Spark使用Hive的元数据存储来获取表结构和分区信息，然后使用Spark自身的计算引擎来执行任务。Spark on Hive 可以方便地使用Hive中已经定义好的表和分区，而且可以使用Spark的API来进行更加复杂的计算任务。

总的来说，Hive on Spark 更加适用于需要使用Hive的SQL查询语言进行数据分析的场景，而 Spark on Hive 更加适合需要使用Spark的计算引擎进行数据分析的场景。但是，具体选择哪种方式要根据实际的业务需求和数据分析场景来确定。

spark和hive区别

Spark是一个开源的基于内存计算的分布式计算平台，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，其通过SQL方式访问Hadoop存储中的数据。Spark分布式计算的速度比Hive要快很多，因为Spark采用了内存计算，而Hive采用了磁盘存储。另外，Spark也支持更多的数据处理方式和算法，比如流计算和机器学习算法。